数据分析与可视化应用(数据展示、分析、决策)是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,并将这些数据以视觉的形式展示出来,从而帮助人们快速、轻松地获取数据和理解其隐含的意义。
数据分析与可视化应用一定程度上说,不管是数据可视化还是数据分析,都是数据赋能决策的中间环节,这算是他们之间的共同点。不同的是,数据分析是一个从特定问题开始的探索性过程,它需要的是好奇心,对答案的渴求以及不断的为此努力。而数据可视化涉及的是数据的可视化表示,有效的可视化能显著减少受众处理信息和进行决策的时间。
基于大数据构建全景画像系统,支撑学校评估决策分析,大数据驱动下的教学评价,更精细刻画师生教与学的特点。高校的数据展示分析决策应用主要涉及以下几个方面:
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科研数据分析:高校通过综合分析科研成果数据、科研项目数据和教师信息,可以发现高投入产出比的科研项目及其负责人和团队成员,为项目评审提供参考。同时,动态分析科研数据可以发现高成长的科研人员和科研部门,以及潜在的科研团队和跨学科课题。
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面向校级宏观决策的数据分析:高校通过对投入和产出的对比分析,评价学校教学、科研和管理的效率。通过过程数据分析,找出管理的盲点和弱点,进行有针对性的改进。此外,对招生数据、学生表现数据和校友会数据的深度分析,可以发现学生质量高的地区和学校,以及学生在校表现与未来职业发展的关系,为招生和教学管理决策提供辅助和支持。
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数据可视化与决策支持:BI技术通过数据可视化、数据挖掘等技术,将高校的各种数据转化为易于理解的图表和报告,使学校管理层能够全面、精准地了解学校的现状和问题,从而做出更加明智的决策。
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智慧校园数据应用:智慧校园通过整合个人数据、部门数据和校级数据,为师生提供直观、高效的决策及展示服务。校情分析系统提供数据管理、报表分析、画像分析等功能,帮助学校领导从全局了解院校的整体建设情况,为学校总体方针的制定和决策提供数据支持。
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一体化数据治理与服务体系:高校构建个人级、部门级、校级数据空间,实现数据从教学、生活、科研等多方面服务师生、服务管理。同时,构建基础库、主题库、专题库、指标库,形成“四库一体”数据资源中心,辅助决策。
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教育教学管理中的数据挖掘技术应用:数据挖掘技术在高校教育教学中可以对海量数据进行深入挖掘与分析,获得数据中所隐含的潜在信息内容,为高校教育教学管理人员决策提供有力支持。
这些应用展示了高校如何利用数据展示分析决策应用来提升管理效率、优化资源配置、支持科研和教学活动,以及促进学校的整体发展。